今天无意中发现尹相志老师用 GPT-4o 伪代码生成绘本的演示(https://www.youtube.com/watch?v=3rb-54Q5fig)，结果让我大开眼界。这
吴恩达老师开源了一套 AI Agent 翻译工作流 Translation Agent。 https://github.com/andrewyng/translation-agent/ 工作流主
LightningAI 的首席数据科学家Akshay(https://x.com/akshay_pachaar)做了六张图解释Transformer，相当清晰明了。一、Embeddings（词嵌入）词嵌入是使用一组数字对每个token（大约一个词）进行有意义的表示。这种嵌入是我们作为语言模型的输入提供的，即下面过程：原始文本 → Tokenization(标记化) → Embeddings(词嵌入
在Transformer最初被提出时，主要是为了解决传统神经机器翻译模型中存在的下面三个问题： 1、长距离依赖问题（Long-range dependency） 举个例子，在英文到中文的翻译中，句子中的主语和谓语动词可能之间相隔较远，但是需要正确地识别和翻译。 比如： “The cat that I
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